文章目录常规卷积反卷积con2D_transpose空洞卷积deconv和dilated conv的区别separable convLightweight conv 常规卷积SAME和VALID的用法
SAME会通过补零不丢失原信息VALID不会在原有图片上添加新元素conv1d kernel_size=n，实际上的卷积核大小是n*num_col比如对于语音输入channelTd_col=
本专业使用了大量的卷积运算，最近学习python，python里面的库比较多，不同的库中有不同的运算，现在将一维的总结如下，之后累计可能更新。 2010年1月16对比的函数如下：---------------------------------------------------------------------numpy库： numpy.convolve--------------------
转载
2023-08-25 16:06:26
162阅读
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> scipy
一、简单理解卷积的概念1.1卷积的定义：定义任意两个信号的卷积为这里的*代表卷积的运算符号， 是中间变量，两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地，离散的信号的卷积和：1.2 卷积的计算步骤：（1）将上面的 、 中的自变量t换为 ，得到 、 ；（2）将函数 以纵坐标为轴折叠，得到折叠信号 ；（3）将折叠信号 沿 轴平移t，t为变量，从而得到平移信号 ,t<0时左移，t>0时右移；（4
图像或者深度学习的卷积操作原理待更新..........先贴出实验code和效果:#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Feb 2 21:07:12 2018
@author: lisir
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
转载
2023-07-07 17:58:35
99阅读
1.冲激函数1.1狄拉克给出的单位冲激函数的定义单位冲激函数定义：是奇异函数，它是对强度极大，作用时间极短的物理量的理想化模型（狄拉克提出）。可以用 表示： 可以这么去理解：它是高度无穷大，宽度无穷小，面积为1的对称窄脉冲。因为 , 因此可以认为冲激函数是偶函数。可以认为下图的过程就是得到 冲激函数 与阶跃函数 公式表示： 由此可见，冲击函数的作用之一就是可以描述间断点的导数：1.2 冲激函
文中的卷积除非是特别说明，否则就是指互相关运算。 1.对参数W的求导图一 从公式的角度比较容易理解和推导，以下是个人对其过程更直观的理解。 图二在进行卷积的过程中，卷积核中的每个数会扫描一个区域，如图中黄色区域所示，和卷积后的结果Y的大小一致。f(Y)在对进行求导数时，利用求导的链式法则，f(Y)先对Y的每一个区域进行求导，再对求导，图一中5.14公式所示
# 如何实现Python卷积函数
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，卷积操作是一种常用的技术。Python提供了许多库来实现卷积操作，如NumPy、SciPy和TensorFlow等。本文将教你如何使用NumPy库来实现Python卷积函数。
## 卷积操作的流程
卷积操作的流程可以分为以下几个步骤：
1. 准备输入图像和卷积核
2. 对输入图像进行零填充
3. 对输入图像和卷积核进行
python使用numpy实现卷积操作 talk is cheap，show you the codeimport numpy as np
def Conv2(img, kernel, n, stride):
#img：输入图片；kernel：卷积核值；n：卷积核大小为n*n；stride:步长。
#return：feature map
h, w = img.shape
im
转载
2023-07-06 22:07:44
129阅读
此篇博文要讲的是卷积在深度网络的图像识别中的一些直觉性理解.直觉性理解: 这决定了此篇文章不会涉及CNN中很细节的知识点, 比如: 卷积核的计算, 卷积核的移动(Stride)等, 其实, 这些细节的知识点本身是好理解的(乘法和加法的结合, 小学都会了吧), 而理解它们在图像识别中发挥的作用(宏观视角), 则正是我这里直觉性理解想要说明白的.问题1: 全连接网络也能识别图像?!首先, 我可能对当下
目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
转载
2023-08-10 12:43:03
272阅读
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。*两个一维信号卷积
>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> sci
转载
2023-07-14 14:28:09
61阅读
说明我知道我曾经知道本篇将围绕以下几个主题进行探索1 卷积的定义和理解2 连通性测试3 简单实例4 使用numpy计算5 使用torch计算内容1 卷积的定义和理解先感谢一下这篇文章，写的挺好，下面我写一些我的看法。信号系统：信号(x)与响应(y)。从数据的角度，我们可以认为t时刻的数据x会引起t+1时刻的数据y。很多时候为了简化，我们会采取马尔科夫假设，即信号和响应只存在一阶关系。实际上，信号x
基于Python的卷积神经网络和特征提取
width="22" height="16" src="" frameborder="0" scrolling="no" allowtransparency="true">
摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构，以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器，然后在使
前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d对多个二维信号进行二维卷积nn.MaxPool2d对二维信号进行最大值池化nn.ReLU最常用的激活
文章目录卷积函数对比测试卷积应用 卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二numpy.convolve(a, v, mode='full')
scipy.ndimage.convolve1d(input, weights, axis=-1, output=Non
转载
2023-07-27 17:04:41
68阅读
图像卷积是我们对图像进行处理时最常用的方法，如去噪、滤波、边缘提取等都要用的卷积函数。OpenCV中提供了不同方法的卷积函数，包括Sobel算子、Laplace算子、Canny边缘检测算子等等，除了这些自带的函数，OpenCV库中还提供一种可以自定义卷积核的函数，可由用户自己根据需要定义合适的卷积核。先学习下OpenCV中自带的卷积函数Sobel算子OpenCV中Sobel算子被封装在CV_
如果还不清楚卷积在生活中的意义，可以看看这则转载自疯子朱磊的比喻。首先看定义和公式 卷积就是以一个函数为输入函数，在输入函数每个点上，以输入函数为系数叠加位移了的响应函数，最终得到的函数。 哇，相当抽象， 这是个啥，这又是个啥？好的先不着急弄清楚这符号是什么。先清楚这个符号代表卷积运算就行。那卷积的运算结果是什么？也就是这个东西最终会等于什么？大家学过积分的认真看这个这个东西是什么？是这个东西关于
转载
2023-08-11 22:49:17
143阅读
OpenCV 图像卷积2.1 图像卷积2.2 均值滤波2.3 中值滤波2.4 高斯模糊2.5 Sobel算子2.6 拉普拉斯算子2.7 Canny边缘检测算法2.8 双边滤波2.9 锐化滤波 最近因项目需要加上自己的兴趣，需要用一些opencv相关的东西，虽然之前零零碎碎学习过一些，但是很久不用就忘了，打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。类似的博文有很多，但还是觉得自己总结一编印象
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharmOpenCV提供了多种滤波方式，来实现平滑图像的效果，例如均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波等。大多数滤波方式所使用的卷积核都具有一定的灵活性，能够方便地设置卷积核的大小和数值。但是，我们有时希望使用特定的卷积核实现卷积操作，例如使用如下卷积核进行卷积操作。前面介绍过的滤波函数都无法将卷
